• 한국언론정보학보
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• 제66권
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• pp.110-132
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• 2014

본고에서는 숱한 논란에 휩싸여 온 한국 공영 방송의 공정 보도에 관한 개념 정립 및 공정 보도 재단을 위한 모델 구축에 나섰다. 이에 따라 공영 방송의 공정 보도가 중립성, 균형성, 불편부당성을 주요 가치로 내세우는 공론(公論)과 사실성 및 사회적 다양성, 사회적 약자 보호 등의 다원적 가치를 내세우는 정론(正論)의 이원적 개념으로 구성돼 있다고 보고, 공론과 정론이 고르게 발달한 경우는 '목양자' 언론으로, 공론과 정론 가운데 한쪽으로 무게 중심이 더 치우친 경우는 각각 '곡예사'과 '호민관' 언론으로, 마지막으로 공론, 정론 모두 취약한 경우는 '나팔수' 언론 모델로 규정지었다. 이후, 본고에서는 방송학회 회원들을 대상으로 박근혜 정부를 포함해 3개 정부 하에서의 공영 방송의 공정 보도에 대한 설문 조사를 실시해 방송 전문가들이 인식하는 한국 공영 방송의 공정 보도는 위의 네 모델 가운데 어느 쪽에 가까운지 분석해 보았다. 조사 결과, 방송학회 회원들이 인식하는 한국 공영 방송의 공정 보도는 노무현 정부 당시에 비해 이명박과 박근혜 정부 하에서 상대적으로 낮은 평가를 받고 있는 것으로 나타났으며, 공론과 정론 양쪽을 고르게 아우르는 '목양자' 언론 모델보다 공론과 정론 모두에 있어 취약성을 보이는 '나팔수' 언론 모델에 가까운 것으로 분석됐다. 방송학회 회원들은 또, 한국 공영 방송의 공정 보도가 중립성과 균형성, 형평성과 불편부당성에 상대적인 무게 중심을 두고 있다고 응답함으로써 한국 공영 방송의 공정 보도는 '곡예사' 언론 모델의 특성도 띠고 있는 것으로 분석됐다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제30권5호
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• pp.1152-1156
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• 2009

Silent information regulator 2 (Sir2) or sirtuins are NAD(+)-dependent deacetylases, which hydrolyze the acetyllysine residues. In mammals, sirtuins are classified into seven different classes (SIRT1-7). SIRT1 was reported to be involved in age related disorders like obesity, metabolic syndrome, type II diabetes mellitus and Parkinson’s disease. Activation of SIRT1 is one of the promising approaches to treat these age related diseases. In this study, we have used HipHop module of CATALYST to identify a series of pharmacophore models to screen SIRT1 enhancing molecules. Three molecules from Sirtris Pharmaceuticals were selected as training set and 607 sirtuin activator molecules were used as test set. Five different hypotheses were developed and then validated using the training set and the test set. The results showed that the best pharmacophore model has four features, ring aromatic, positive ionization and two hydrogen-bond acceptors. The best hypothesis from our study, Hypo2, screened high number of active molecules from the test set. Thus, we suggest that this four feature pharmacophore model could be helpful to screen novel SIRT1 activator molecules. Hypo2-virtual screening against Maybridge database reveals seven molecules, which contains all the critical features. Moreover, two new scaffolds were identified from this study. These scaffolds may be a potent lead for the SIRT1 activation.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1422-1432
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• 1993

HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.811-822
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• 2005

자동문서분류는 문서의 내용에 기반하여 미리 정의된 항목에 자동으로 할당하는 작업으로서 효율적인 정보관리 및 검색등에 필수적인 작업이다. 기존의 문서분류성능 향상을 위한 연구들은 대부분 분류모델 자체를 개선시키는 데 주력해왔으며 통계적인 방법으로 그 범위가 제한되어왔다. 본 연구에서는 자동문서분류의 성능향상을 위해 데이터마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처 리 방법에 의한 RTPost 시스템을 제안한다. RTPost 시스템은 학습문서 선택작업 이전에 분류항목 설정의 문제를 다루며, 분류함수의 성능보다는 지정방식의 문제점을 감안하여 학습과 분류 후처리 프로세스를 개선하려는 것이다. 이를 통해 분류결과에 중요한 영향을 미쳐왔던 학습문서의 수와 선택방법, 분류모델의 성능등에 의존하지 않는 안정적인 분류가 가능하였고, 이를 분류오류율이 높은 경계선 인접영역에 위치한 문서들에 적용한 결과 높은 정확율을 얻을 수 있었다. 뿐만 아니라, RTPost 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.51-62
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• 2012

Lighthill과 Whitham의 충격파모형에 따르면 동일한 속도를 유지하는 교통류 흐름상태에서도 충격파가 존재하며, 이는 라디오 전파처럼 보이지도 않고 관측할 수도 없다고 하였다. 최근의 한 논문은 이 문제에 대해 새로운 접근방법을 통해 위와 같은 모순이 어떻게 발생하였는지를 보여주었고, 이를 개선하기 위해 점근적 충격파모형 (asymptotical shock wave model) 을 제시하였다. 점근적 충격파모형은 동일한 속도로 이동하는 균일한 교통류에서 라디오 전파와 같은 관측 불가능한 충격파가 존재하지 않는 것을 증명하였다. 그러나 상기 논문은 모형의 유도와 증명에 치중하였고 모형으로서의 해석이나 구체적인 수치를 적용한 모형의 검증은 아직 실행된 적이 없다. 본 논문은 점근적 충격파모형의 내포된 의미를 해석하고, 구체적인 수치를 바탕으로 한 시나리오를 통해 모형의 성능을 시험하였다. 그 결과 점근적 충격파모형은 기존 모형에 비해 수식상의 큰 차이는 없었지만, 유일한 차이인 등식의 세 번째 항목이 모형 결과에 결정적인 차이를 나타냄을 확인하였다. 새 모형에 도입된 파라메터는 적용된 수치의 대소에 따라 그 결과가 다르게 나타났다. 이는 기존의 충격파모형에는 없는 특징으로서, 적절한 수치를 선정한다면 다양한 교통흐름에 신축적으로 모형을 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 구체적인 수치를 적용한 점근적모형의 시나리오별 시험 결과 동일한 조건에서 새로운 모형은 기존 모형에 비해 충격파가 교통류의 하류 측으로 더 진행됨을 확인하였다. 양 모형간의 이러한 차이는 통계적 유의성 검토에서도 확인되었으며, 향후 현장 자료를 적용한 추가적 비교연구가 필요한 것으로 사료된다.

• 사회복지연구
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• 제44권3호
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• pp.237-269
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• 2013

본 연구는 사회복지기관의 프로그램개발 활동에서 나타나는 프로그램 디자인작업의 구성요소의 특징을 이론적으로 분석하고, 이러한 개별 구성요소의 디자인 작업정도가 프로그램 실행지침개발단계 및 수행 평가단계에서 어떻게 나타나고 있으며, 동질적인 범주로 구성 및 변화되는지를 조사하였다. 연구의 분석틀은 프로그램 디자인 및 구성요소 개발과 관련된 이론과 선행연구를 토대로 사회복지 프로그램의 '3 단계 디자인 활동' 모형 속에서 8개의 구성요소 디자인 범주에서 24개의 프로그램 구성요소를 설정하여 사용하였다. 조사대상은 전국의 복지관에서 외부 재정지원 단체의 공식적인 프로그램 공모사업에 지원 선정되어 성공적으로 수행된 실제 사회복지 프로그램 사례이며, 이에 대한 자료 수집은 해당 프로그램의 개발 및 수행을 책임진 사회복지사를 대상으로 한 설문조사를 이용하였다. 최종분석에는 195개의 사례가 포함되었으며, 통계분석방법으로는 기술 분석과 요인분석이 사용되었다. 분석결과, 2단계 실행지침개발단계에서의 프로그램 구성요소 디자인 작업은 생각보다 활발하였으나 3단계 프로그램 수행 평가과정단계에서의 구성요소 디자인 작업은 상대적으로 낮은 편이었다. 프로그램 구성요소별로 디자인 활동의 정도는 편차가 매우 높게 나타났으며, 특히 개입모델, 프로그램 직원교육, 개입윤리 및 가치, 개입절차 및 과정과 같은 항목은 실행지침 및 수행 평가과정 디자인활동 단계 모두에서 매우 낮은 수준의 디자인 활동을 보여주고 있었다. 프로그램 구성요소에 대한 동질적 범주성에 대한 요인분석 결과로서는 이론적 배경에서 나온 8개의 디자인영역이 실행지침개발단계에서는 6개, 프로그램 수행 평가단계에서는 4개의 동질적인 범주(blocking)로 묶이는 특성을 보여주고 있었으며, 각 구성요소 디자인 범주의 세부적인 구성요소의 성격에서도 변화가 있었다. 본 연구자들은 연구결과를 토대로 사회복지 프로그램 개발에 대한 학술적인 함의와 현장의 사회복지 구성요소 디자인 활동을 보다 체계화시키기 위한 실천적 함의를 구체적으로 제시하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.613-620
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• 2021

본 논문에서는 흉부 X선 영상에서 정상 심장과 비정상 심장(심장비대)을 분류할 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안하고자 한다. 학습 및 테스트 데이터로는 경북대학교병원에 내원하여 정상과 심장비대를 진단받은 환자들의 흉부 X-선 이미지를 획득하여 사용하였다. 제안된 합성곱 신경망 모델을 이용하였을 때의 정상 심장 및 비정상 심장(심장비대) 분류 정확도는 99.88%였다. 정상 심장 영상을 테스트 데이터로 사용하였을 때의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 Score는 95%, 100%, 90%, 96%였다. 비정상 심장(심장비대) 영상을 테스트 데이터로 사용하였을 때의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 Score는 95%, 92%, 100% 및 96%였다. 이러한 학습 및 테스트 분류 결과로 제안된 합성곱 신경망 모델은 흉부 X-선 영상의 특징 추출 및 분류에서 매우 우수한 성능을 보여주고 있다고 판단된다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망 모델은 흉부 X-선 영상의 질환 분류에 있어 유용한 결과를 보여줄 것으로 판단되며, 다른 의료 영상에서도 동일한 결과를 나타내는지 알아보기 위하여 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.1015-1026
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• 2019

Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.